基于图的广度优先搜索策略用C语言写一算发判断有向图中是否存在由顶点A到顶点B的简单路径

基于图的广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历或查找图中节点的有效算法。如果你想用C语言编写一个函数来判断有向图中是否存在从顶点A到顶点B的简单路径，你可以按照以下步骤设计：

首先，你需要创建一个邻接矩阵或者邻接表来表示图，其中每个元素代表两个顶点之间的边。然后，可以定义一个布尔变量`visited[]`来标记已访问过的节点，避免回溯。

以下是一个简单的BFS算法的伪代码示例：

// 初始化邻接列表或其他数据结构
// visited[]数组用于记录节点是否被访问过

bool has_path_from_A_to_B(int graph[], int V, int A, int B) {
    // 用队列实现BFS
    queue<int> q;
    
    // 初始化：将起始顶点A加入队列并设置为已访问
    q.push(A);
    visited[A] = true;

    while (!q.empty()) {
        // 取出队首元素u
        int u = q.front();
        q.pop();

        // 如果当前节点就是目标B，则返回true
        if (u == B)
            return true;

        // 遍历u的所有邻居v
        for (int v : get_neighbors(graph, u)) {
            // 若v未访问且有边连接u到v，则添加v到队列，并标记为已访问
            if (!visited[v]) {
                q.push(v);
                visited[v] = true;
            }
        }
    }

    // 没有找到从A到B的路径，返回false
    return false;
}

// 获取给定节点u的邻居函数，假设以邻接矩阵形式存储
int* get_neighbors(int graph[V][V], int u) {
    // 返回u的邻居数组
}

在这个代码里，`get_neighbors`函数需要根据你的图数据结构来实现。如果使用邻接矩阵，它会直接返回`graph[u]`；如果是邻接表，它应该返回包含`u`节点邻接点的指针。